Data Analytics - O fim das decisões infundadas

Na gestão empresarial, uma única decisão equivocada, a depender de sua complexidade, já pode gerar um efeito cascata devastador com projetos atrasados, custos operacionais inflados, vendas em declínio e, até mesmo, a estagnação da inovação. Confiar apenas em suposições, nesse contexto, é como navegar por um labirinto vendado, esperando que a sorte o leve ao destino certo.

Para tomar boas decisões, é fundamental ter conhecimento, uma análise cuidadosa e, principalmente, estar baseado em dados concretos. No entanto, com a quantidade de informações que temos à disposição hoje, pode ser um grande desafio extrair o que realmente importa, sem se perder ou levar tempo demais para chegar a um entendimento útil. É aqui que o Data Analytics entra em cena.

Neste artigo, vamos explorar como essa abordagem pode simplificar a complexidade dos dados, trazer mais clareza para suas estratégias e ajudar a sua empresa a alcançar resultados concretos.

O que é Data Analytics?

Podemos descrever Data Analytics (ou análise de dados) como o processo de inspecionar, limpar, transformar e modelar dados com o objetivo de desvendar insights que o guiarão no caminho para decisões assertivas.

Com suas diferentes abordagens, é possível compreender por que certos eventos ocorreram, o que pode acontecer no futuro e, crucialmente, quais ações devem ser tomadas para melhorar os resultados.

Como funciona?

Há mais de um tipo de análise de dados, cada uma com um objetivo específico e informações igualmente importantes.

• Análise descritiva (o que aconteceu?): É o ponto de partida, focando na compreensão do passado. Utiliza dados históricos para identificar padrões e resumir o que já ocorreu. Relatórios de vendas mensais, dashboards de desempenho de equipes ou a média de incidentes de segurança em um período são exemplos clássicos. É a base para entender o panorama atual.

• Análise diagnóstica (por que aconteceu?): Indo um passo além, a análise diagnóstica busca as causas dos eventos. Por que as vendas caíram no último trimestre? Por que houve um pico de falhas no sistema? Ela mergulha nos dados para identificar as correlações e os fatores que levaram a determinado resultado. É crucial para entender a origem de problemas e, consequentemente, resolvê-los.

• Análise preditiva (o que vai acontecer?): Aqui, o Data Analytics começa a mirar no futuro. Utilizando modelos estatísticos, algoritmos de Machine Learning e dados históricos, a análise preditiva antecipa tendências e probabilidades. Prever a demanda por um produto, a rotatividade de clientes, a probabilidade de falha de um servidor ou a antecipação de ameaças de cibersegurança, por exemplo, são aplicações valiosas para a sua gestão.

• Análise prescritiva (o que deve ser feito?): A Análise Prescritiva representa o nível mais avançado e estratégico do Data Analytics. Seu objetivo é ir além de entender o que aconteceu ou o que pode acontecer, buscando responder à pergunta crucial: "Como podemos fazer acontecer?". Esse tipo de análise se apoia fortemente em ferramentas de inteligência artificial e algoritmos de Machine Learning para identificar as melhores ações a serem tomadas em cenários específicos e apontar as prováveis consequências de cada decisão.

O processo

O grande potencial de Data Analytics vem de sua metodologia. É um fluxo contínuo e muito bem-estruturado que transforma dados brutos em informações úteis, evitando que algo se perca no caminho. O processo envolve:

• Coleta de Dados: Aqui temos a identificação e seleção de fontes de dados relevantes, como banco de dados internos, APIs, sistemas de ERP, CRMs, logs de segurança, dados de sensores IoT, e outras fontes.

• Limpeza e Transformação de Dados: Esta é uma etapa crucial e que consome grande parte do tempo. Dados brutos raramente estão prontos para análise. É preciso remover inconsistências, duplicatas, valores ausentes e padronizar formatos. É nessa etapa que a integridade e a qualidade dos dados são lapidadas, o que é muito importante para a validade das análises futuras.

• Modelagem e Análise: Na modelagem, ocorre a aplicação de técnicas estatísticas, algoritmos e ferramentas de BI (Business Intelligence) para identificar padrões, tendências e relações. É onde os "números" começam a "falar".

• Interpretação e Visualização: Nessa etapa, a ferramenta traduz os resultados complexos em informações claras e compreensíveis. Aqui, painéis interativos, gráficos e relatórios visuais são essenciais para comunicar as descobertas de forma eficaz.

• Ação e Monitoramento: O valor se concretiza na última etapa, onde acontece a tomada de decisão com base no que foi identificado com a análise de dados e os resultados são monitorados para avaliar o impacto e refinar futuras análises.

As vantagens

Pense em Data Analytics como uma lente de aumento que sua organização precisa para enxergar além da superfície dos dados.

• Maior eficiência: A análise de dados tem o poder de encontrar gargalos operacionais que consomem recursos valiosos e retardam a inovação, permitindo uma alocação de recursos cirúrgica e a automação inteligente de processos críticos de TI. Além disso, passa a ser possível guiar a alocação de recursos de forma tão inteligente que o desperdício se torna algo do passado. A redução de custos com Data Analytics é, antes de tudo, prevenção. Ele oferece uma visão privilegiada, permitindo que você atue na raiz dos problemas que geram despesas desnecessárias. Seja na manutenção preditiva de hardware, evitando gastos exorbitantes e interrupções no serviço, ou na gestão inteligente de softwares, que garante o uso consciente e a otimização de licenças, por exemplo. Adicionalmente, sua capacidade de identificar fraudes em tempo real representa, de certa forma, uma proteção para os recursos da empresa.

• Cibersegurança: O grande potencial aqui está na habilidade de detectar anomalias instantaneamente, como um login em um horário incomum, um volume de dados atípico ou uma tentativa de acesso vinda de um local estranho. Com essa inteligência preditiva, a postura de segurança da informação da sua empresa se torna proativa, protegendo seus ativos com uma camada adicional de defesa.

• Decisões baseadas em evidências: Isso se traduz em um ROI (Retorno sobre Investimento) significativamente maior, minimizando riscos em implementações de novas tecnologias e fazendo com que cada investimento tenha uma maior probabilidade de ser bem-sucedido. Tudo acontece de forma muito mais assertiva.

• Identificação de novas oportunidades: Com a análise de dados é possível não apenas antecipar tendências de mercado e identificar comportamentos de clientes que antes passavam despercebidos, mas também identificar lacunas em produtos ou serviços existentes, transformando feedbacks em melhorias e abrindo portas para inovações.

Exemplo prático

Para exemplificar as possibilidades que a análise de dados traz, vamos falar sobre o caso de uma nova instituição financeira fictícia, que chamaremos de "Banco Visão". Apesar de já ter uma quantidade interessante de clientes para uma empresa jovem, o banco enfrentava um crescente volume de tentativas de fraude e a dificuldade em oferecer produtos e serviços realmente personalizados que mantivessem seus clientes engajados.

A complexidade de analisar uma alta quantidade de transações diárias e perfis de consumo tornava a detecção proativa de ameaças e a personalização de produtos inviáveis.

Quando a situação foi levada para a equipe de TI, foi sugerida a implementação de Data Analytics, abrangendo desde o histórico de transações dos clientes (incluindo valores, frequência, localização e tipo de compra) até dados de navegação no internet banking, interações com o atendimento e informações de mercado.

Utilizando a análise preditiva, o sistema do banco passou a identificar, em tempo real, padrões de transação incomuns que poderiam indicar uma fraude, sinalizando possíveis riscos antes que algo ruim acontecesse. Através da análise prescritiva foi possível recomendar ofertas de produtos e serviços financeiros altamente personalizados para cada cliente, com base em seu perfil de gastos, objetivos financeiros e histórico de relacionamento com o banco. O sistema também passou a sugerir o melhor momento para entrar em contato com o cliente e qual canal utilizar, otimizando a experiência e a efetividade das campanhas.

O resultado? Em menos de dois anos, a instituição conseguiu reduzir as perdas com fraudes em aproximadamente 30% e observou um aumento de quase 15% na adesão a novos produtos e serviços por parte de seus clientes. A instituição não só aprimorou muito sua segurança e eficiência operacional, mas também fortaleceu a confiança e a lealdade dos clientes e, consequentemente, obteve maior lucro.

Como a Develcode pode ajudar?

A Develcode entende a fundo os desafios que sua organização enfrenta.

Com a união entre o conhecimento e a técnica de profissionais qualificados e o potencial da Inteligência Artificial, desenvolvemos soluções sob medida para que sua empresa possa impulsionar a produtividade, reduzir custos e, acima de tudo, criar uma vantagem competitiva concreta através de Data Analytics.

Referências: Data Analytics: entenda o que é e como funciona - Sebrae, Data analytics: o que é, tipos e aplicações nas empresas - TOTVS, Data Analytics: o que é? Como aplicar na empresa? - Serasa Experian